तीन परेशानियां जो हर सेल्स और BD टीम को हर हफ्ते होती हैं। हर एक वह है जिसके बारे में आपके रेप्स असल में शिकायत करते हैं, न कि वह जो कोई फीचर पेज कहेगा।
उस एक मायने रखने वाले इनसाइडर ट्रांज़ैक्शन को ढूंढने के लिए हर तिमाही सौ SEC फाइलिंग पढ़ें।
बिना किसी एक डैशबोर्ड के, एक दर्जन सीरीज़ में FRED मैक्रो रिलीज़ ट्रैक करें।
किसी पिच डेक के दावा किए गए ब्रेकथ्रू के पीछे के पेपर के लिए arXiv और OpenAlex स्कैन करें।
नीचे की हर पाइपलाइन एक आकार है जिसे आप आगे की एजेंट टीम और टूल्स का उपयोग करके कैनवास पर बनाते हैं। यह कोई फीचर नहीं जो हम आपके लिए भेजते हैं, यह एक पैटर्न है जिसे आप कॉन्फ़िगर करते हैं।
MarketAnalyst sec_edgar_tools/edgar_ticker_to_cik के ज़रिए किसी टिकर को उसके CIK से जोड़ता है, edgar_recent_filings से हाल की फाइलिंग लिस्ट खींचता है, और edgar_insider_form4 से Form 4 इनसाइडर गतिविधि जांचता है, यह सब असली SEC EDGAR API के ज़रिए, किसी स्क्रैप किए गए सारांश से नहीं।
MacroEconomist fred_tools/fred_series_observations से असली ऑब्ज़र्वेशन सीरीज़ खींचता है और fred_release_dates से आने वाली रिलीज़ तारीखें जांचता है, इसलिए थीसिस का समय असली डेटा के मुकाबले तय होता है, अंदाज़े से नहीं।
LiteratureSpecialist arXiv (arxiv_search, arxiv_by_author) और OpenAlex (openalex_search_works, openalex_work_citations) सर्च करता है यह जांचने के लिए कि क्या किसी पिच डेक का उद्धृत ब्रेकथ्रू असली है, हाल का है, और क्या वाकई किसी और ने उसे उद्धृत किया है।
DataScientist openvc/openvc_search_investors से एक टारगेटेड इन्वेस्टर शॉर्टलिस्ट बनाता है, सीधे OpenVC के पब्लिक डेटाबेस (बिना API की) से सेक्टर, स्टेज, भूगोल, और चेक साइज़ पर मैच किया हुआ, फिर किसी परिचय के जाने से पहले openvc_get_fund से किसी एक फंड की पूरी पब्लिक प्रोफाइल खींचता है।
MarketAnalyst social_linkedin/linkedin_resolve_profile और linkedin_browse_feed से किसी फाउंडर की LinkedIn प्रोफाइल और फीड पहचानता और पढ़ता है, और ड्यू डिलिजेंस ट्रेल को knowledge/build_knowledge_from_text से इंडेक्स किया जाता है ताकि डील टीम में अगला व्यक्ति उसे फिर से पढ़ने के बजाय खोज सके।
research_team एजेंट टीम के असली पर्सोना। हर एक ट्यून्ड सिस्टम प्रॉम्प्ट और डिफॉल्ट टूल अलाउलिस्ट के साथ आता है। कैनवास पर प्रति पर्सोना मॉडल बदलें।
फंडिंग राउंड, तुलनीय रेवेन्यू मल्टीपल, ऑनचेन या प्रोडक्ट उपयोग संकेतों के साथ किसी डील का कैटेगरी रीड बनाता है, और बताए गए जोखिमों के साथ एक नामित TAM सीमा।
हर डील के लिए एक खंडन-योग्य KPI परिभाषा सुझाता है, डेक भर में कोहोर्ट और रिटेंशन गणित को सामान्य करता है, और वह स्यूडो कोड लिखता है जिसे कोई पोर्टफोलियो डैशबोर्ड शेड्यूल पर चला सके।
अकादमिक और इंडस्ट्री रिसर्च पढ़ता है जो किसी थीसिस का समर्थन या खंडन करती है, रेप्लिकेशन क्वालिटी स्कोर करता है, और हमेशा एक ऐसा पेपर सामने लाता है जो डील के खिलाफ तर्क देता हो।
Fed रिएक्शन फंक्शन, DXY ट्रेंड, और वेंचर प्राइसिंग व सेक्टर टाइमिंग हिलाने वाली मैक्रो घटनाओं के 30-दिन के कैलेंडर के साथ कैपिटल साइकल फ्रेम तय करता है।
नीचे हर टूल Melaya बंडल का एक असली साझा टूल है। प्रति एजेंट अलाउलिस्ट करें, राइट्स को HITL-गेट करें, किसी को भी एक क्लिक में रद्द करें।
चारों पर्सोना के लिए सामान्य सर्च, स्ट्रक्चर्ड फेच, और लोकल फाइल रीड। pause_for_human स्पष्ट HITL नोड है जो आपकी स्वीकृति तक हर मेमो, भेजने, और LP ड्राफ्ट को रोके रखता है।
MarketAnalyst कैटेगरी बेंचमार्क के लिए पब्लिक तुलनीय फाइलिंग, S-1 प्रॉस्पेक्टस, और इनसाइडर Form 4 डेटा खींचता है। सिर्फ रीड-ओनली, इसलिए कोई राइट गेट नहीं चाहिए।
MacroEconomist दरों, वेंचर फंडिंग इंडेक्स, और रिलीज़ कैलेंडर के लिए FRED क्वेरी करता है, मेमो के हर मैक्रो पैराग्राफ में सीरीज़ id का हवाला देते हुए। सिर्फ रीड-ओनली।
LiteratureSpecialist डील की तकनीकी कैटेगरी में हाल के पेपर स्कैन करता है, रेप्लिकेशन क्वालिटी स्कोर करता है, और हर थीसिस के लिए एक विरोधाभासी पेपर सूचीबद्ध करता है। सिर्फ रीड-ओनली।
किसी फाउंडर की पिछली रिसर्च या किसी कैटेगरी दावे के इर्द-गिर्द साइटेशन ग्राफ ट्रैक करता है ताकि LiteratureSpecialist किसी पिच के फुटनोट के पीछे का मूल काम नाम दे सके।
मार्केट मैप के लिए प्रोडक्ट लॉन्च कवरेज, हायरिंग पेज स्नैपशॉट, और कैटेगरी न्यूज़ खींचें। आपके तय किए गए allowlist तक प्रति-एजेंट सीमित, ड्राफ्टिंग पर्सोना को कभी कोई राइट टूल नहीं देता।
फाउंडर बैकचैनल टारगेट, पिछले नियोक्ता कनेक्शन, और ऑपरेटर रेफरेंस के लिए LinkedIn सर्च करें। इस बंडल में सिर्फ रीड-ओनली, कोई राइट टूल नहीं दिया जाता, इसलिए आपके बिना कोई भी किसी रेफरेंस को DM नहीं कर सकता।
पिछले मेमो, पास नोट्स, फाउंडर अपडेट, और आपके थीसिस दस्तावेज़ से हर वर्कफ़्लो के लिए नॉलेज स्टोर बनाएं। Static context, rag_retrieve, और Cross-run memory को शक्ति देता है।
हर पाइपलाइन नॉलेज एक्सेस की तीन लेयर के साथ आती है। कैनवास पर प्रति एजेंट मिलाएं और मैच करें। किसी दूसरे टेनेंट के साथ साझा वेक्टर स्पेस नहीं, कोई अचानक रीड नहीं, कोई अपारदर्शी रिट्रीवल नहीं।
includeContextप्रति-पाइपलाइन दस्तावेज़ जो हर रन पर खास एजेंटों के इनपुट में जोड़े जाते हैं। ICP ब्रीफ, प्लेबुक, प्राइसिंग शीट, या जीते हुए डील का ईमेल कॉर्पस। जो कुछ भी एजेंट के सोचने से पहले वहां होना चाहिए। आप तय करें कि कौन सा पर्सोना कौन से दस्तावेज़ पाए।
rag_retrieveप्रति-एजेंट दिया गया एक स्कोप्ड टूल। जब एजेंट को ज्यादा गहराई चाहिए, तो वह मांग पर वर्कफ़्लो के वेक्टर स्टोर को क्वेरी करता है। स्टैटिक कॉन्टेक्स्ट जैसा ही नॉलेज बेस, केवल तब एक्सेस होता है जब मॉडल मांगे।
pipeline_memoryपाइपलाइन-स्तर की स्थिति जो एक रन से अगले तक जाती है। कल की रिसर्च आज के फॉलो-अप के दायरे में है। एजेंट टीम याद रखती है कि पहले से क्या प्रोस्पेक्ट किया, क्या मंजूर हुआ, क्या भेजा गया। ऑडिट लॉग दूसरे दर्जे का नॉलेज बेस है।
असली SEC EDGAR API से, sec_edgar_tools के ज़रिए: टिकर-से-CIK रिज़ॉल्यूशन, हाल की फाइलिंग, फुल-टेक्स्ट सर्च, कंपनी फैक्ट्स, और Form 4 इनसाइडर ट्रांज़ैक्शन।
हां। openvc_search_investors OpenVC के पब्लिक डेटाबेस से VC फर्म और एंजल को सेक्टर, स्टेज, भूगोल, और चेक साइज़ पर मैच करता है, किसी API की की ज़रूरत नहीं।
arXiv और OpenAlex, arxiv_tools और openalex_tools के ज़रिए, साइटेशन काउंट सहित, ताकि किसी दावा किए गए ब्रेकथ्रू की जांच इससे की जा सके कि उसे वाकई कौन उद्धृत करता है।
नहीं। MarketAnalyst, MacroEconomist, LiteratureSpecialist, और DataScientist हर एक क्रम से रिपोर्ट का अपना सेक्शन तैयार करता है; फैसला और पढ़ना अभी भी इंसान ही करता है।
हां। build_knowledge_from_text और build_knowledge_from_file ड्यू डिलिजेंस ट्रेल को एक खोजने योग्य नॉलेज बेस में बदल देते हैं।
Sandbox टियर बिना कार्ड के मुफ्त है। प्रतीक्षा सूची में जुड़ें और स्लॉट खुलते ही हम आपको ईमेल करेंगे।
← सभी उपयोग के मामलों पर वापस